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機器學習的超參數優化

學習網格和隨機搜索、貝葉斯( Bayesian )優化、多保真( multi-fidelity )模型、Optuna、Hyperopt、Scikit-Optimize 等。

從這 10 小時的課程,你會學到

  • 超參數調整及其重要性
  • 交叉驗證和嵌套( nested )交叉驗證
  • 使用網格和隨機搜索進行超參數調整
  • 貝葉斯( Bayesian )優化
  • 樹結構( Tree-Structured ) Parzen 估值器、基於人口的訓練和 SMAC
  • 超參數調優工具,如 Hyperopt、Optuna、Scikit-optimize、Keras Turner 等

要求

  • Python 程式設計,包括 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 的知識
  • 熟悉基本的機器學習演算法,即迴歸、支持向量機和最近鄰( nearest neighbours )
  • 熟悉決策樹演算法和隨機森林
  • 熟悉梯度提昇機器,即 xgboost、lightGBMs
  • 對機器學習模型評估指標的理解
  • 熟悉神經網路

課程說明

歡迎來到機器學習的超參數優化。 在本課程中,你將學習多種技術來選擇最佳超參數並提高機器學習模型的性能。

如果你經常將機器學習模型作為一種愛好或為你的組織訓練並希望提高模型的性能,如果你渴望在資料科學競賽的排行榜上名列前茅,或者你只是想了解更多關於 如何調整機器學習模型的超參數,你將在本課程學到如何調整。

我們將通過引人入勝的視訊教程逐步引導你,並教你需要了解的有關超參數調整的所有資訊。 在這門綜合課程中,我們幾乎涵蓋了優化超參數的所有可用方法,討論了它們的基本原理、優缺點、使用該技術時的注意事項及其在 Python 中的實現。

具體來說,你將學習:

  • 什麼是超參數以及為什麼調優很重要
  • 使用交叉驗證和嵌套交叉驗證進行優化
  • 超參數的網格搜索和隨機搜索
  • 貝葉斯優化
  • 樹結構 Parzen 估計器
  • SMAC、基於種群的優化和其他 SMBO 算法
  • 如何使用可用的開源軟件包實現這些技術,包括 Hyperopt、Optuna、Scikit-optimize、Keras Turner 等。

在課程結束時,你將能夠決定你想遵循哪種方法並使用可用的開源程式庫( open-source libraries )來執行它。

這個全面的機器學習課程包括 50 多場講座,視訊時間約為 8 小時,所有主題都包括動手 Python 程式碼範例,你可將其用作參考和練習,並在自己的專案中重複使用。

那你還在等什麼? 立即註冊,了解如何調整模型的超參數並構建更好的機器學習模型。

目標受眾

  • 想進一步了解超參數優化演算法的同學
  • 想要了解超參數優化高級技術的學生
  • 想學習使用多個開源程式庫進行超參數調優的同學
  • 對構建性能更好的機器學習模型感興趣的學生
  • 有興趣參加資料科學競賽的學生
  • 尋求擴大機器學習知識廣度的學生

講師簡介

Soledad Galli 資料科學家 ( 更多講師主講課程介紹 )

Soledad Galli是保險和金融領域的領先資料科學家。 Soledad 幫助金融和保險公司建立機器學習模型,以評估信用風險並防止欺詐。她在資料科學的工作讓她獲得資料科學和分析方面的 Data Leaders awards 2018 。

Soledad Galli 擁有生物學碩士學位、生物化學博士學位,並在倫敦大學學院和馬克斯普朗克研究所等知名機構擔任研究科學家 8 年以上的經驗。 她在癌症研究和神經科學等不同領域有科學出版物,她的研究在許多場合被媒體報導過。

Soledad 還擁有布宜諾斯艾利斯大學生物化學教師 4 年以上的經驗,並曾在倫敦大學學院的研討會和教程中做出貢獻,並為多位理學碩士和博士學生提供指導。

在她的職業生涯中,她掌握了資料分析、程式設計和機器學習的技能,並幫助金融和保險公司建立機器學習模型,以評估信用風險並防止欺詐。 她定期在倫敦的資料科學社群的資料科學會議分享知識,她希望通過部落格、文章、線上講座和課程等平台,觸及更廣的資料科學社群。

Soledad 熱衷於從資料中提取資訊並將其轉化為有意義的故事,幫助資料科學家擴大知識面,並幫助公司制定更好的資料驅動決策。

歡迎隨時在 LinkedIn 上與她聯繫。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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